자율협력주행 기반 혼합교통류 선제적 안전 관리 전략

Abstract

A variety of studies based on cooperative driving automation systems(CDAS) approaches have been proposed to develop traffic management strategies to prevent traffic crashes and alleviate congestion. The effects of CDAS can be improved when the advanced road infrastructure and traffic safety management strategies for optimizing traffic performance are harmonized. The support of V2X wireless communication provides a useful opportunity for proactive responses to interactions between vehicles by collecting information not only individual autonomous vehicles but also adjacent vehicles in the CDAS environment. The traffic information was mainly provided to multiple road users in the past. However, the traffic safety information can be provided to individual drivers in real-time based on V2X communication in present. The provision of real-time traffic information is effective in responding to hazardous situations in advance according to the changing paradigm from road management to user safety. Therefore, this study attempts to develop and evaluate proactive traffic management strategies to enhance the safety of individual vehicles and the performance of traffic flow in the CDAS environment. Proactive traffic safety management refers to a method of providing traffic information in advance through safety analysis before crashes occur to prevent traffic accidents. The proactive traffic management strategies developed in this study are the in-vehicle warning information provision strategy and the lane change support strategy. Prior to establishing a strategy for in-vehicle warning information provision, a road safety monitoring system was developed using individual vehicle data collected in a connected vehicle environment. The proposed system estimates individual vehicle crash risks and further utilizes them to develop a methodology for assessing road safety risks on freeways. An encouraging result showed that the relationship between the crash potential and the actual crash frequencies was statistically meaningful. The road safety monitoring system is expected to be utilized to observe the safety and mobility patterns of traffic flow in the V2I wireless communication environment. In addition, this study develops the performance evaluation methodology in mixed flow conditions using driving and traffic simulation integrated. The driving simulation was used for the purpose of deriving the driving behavior characteristics of manually-driven vehicles that follow autonomous vehicles through safety analysis based on the interaction between vehicles. The driving behavior of the manually-driven vehicles was applied to the COM-Interface of micro-traffic simulation VISSIM. The outcomes of mixed traffic performance suggest that a systematic traffic management strategy is necessary to improve performance in traffic conditions in which autonomous and manually-driven vehicles are mixed. A proactive warning information provision strategy based on crash risk prediction is necessary to develop for the safety of individual vehicles from the perspective of preventing traffic accidents. The first proactive safety management strategy is the in-vehicle warning information provision strategy. The proposed strategy derives the optimal threshold for effective in-vehicle warning information provision based on predicted crash risk using individual vehicle data collected in the V2X environment. The crash risk of each vehicle was predicted through parameter optimization of the machine learning model. The predicted crash risk data were applied to derive the optimal threshold for triggering in-vehicle warning information, which is the essence of the proposed warning provision strategy. The second proactive safety management strategy is a lane change support strategy based on CDAS. An algorithm was developed to support the safe and smooth lane change of connected autonomous vehicles in the event of an accident or hazardous situation. The safety and mobility analysis of traffic flow was performed according to the application of lane change support strategy using traffic simulation. The proposed strategies are expected to contribute to the improvement of safety and operations of the traffic flow by effective evasive maneuvers to avoid crashes in hazardous situations. This study suggested the need to establish the role of the future transportation management center in the era of CDAS. The outcomes of this study are expected to be utilized as fundamental to support the development of a proactive traffic safety management strategy for a new paradigm.|자율협력주행 기술을 활용하여 교통사고 예방과 정체 감소를 위한 교통관리전략을 개발하는 다양한 연구가 수행되고 있다. 자율협력주행은 도로 인프라의 첨단화와 교통류 성능을 최적화할 수 있는 교통안전관리 전략이 어우러졌을 때 효과가 극대화될 수 있다. 자율협력주행 환경에서는 V2X 무선통신 기술의 지원을 받아 개별 자율차뿐만 아니라 인접차량에 대한 정보 수집을 통해 차량 간 상호작용에 능동적으로 대응할 수 있는 기회를 제공할 것이다. 과거에는 주로 불특정 다수의 도로 이용자를 대상으로 교통소통 정보를 제공하였으나, 현재는 V2X 기반의 실시간 정보 수집을 통한 개별 운전자 대상의 교통소통 및 안전정보 제공이 가능해졌다. 과거 도로관리 중심에서 이용자 안전중심의 패러다임 변화에 따른 실시간 교통정보 제공은 위험상황을 사전에 대응하는데 효과적이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 자율협력주행 환경 개별차량 안전성 증진 및 교통류 성능 증대를 위한 선제적 교통관리전략을 개발하고 평가하였다. 선제적 교통관리전략은 교통사고 예방을 목적으로 사고발생 이전에 안전성 분석을 통해 능동적인 교통정보를 제공하는 기술을 의미한다. 본 연구에서 개발한 선제적 교통관리전략은 차내 경고정보 제공 전략과 차로변경지원 전략이다. 차내 경고정보 제공 전략을 설계하기에 앞서, 커넥티드 환경에서 수집되는 개별차량 주행정보를 이용하여 주행안전성 모니터링 시스템을 개발하였다. 협력주행 환경에서 전반적인 교통류의 주행안전성 모니터링 및 평가가 가능한 최소자료수집 비율은 30%로 도출되었다. 제안된 주행안전성 모니터링 시스템은 커넥티드 환경에서 개별차량의 실시간 안전성을 진단하고 평가하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 한편, 선제적 차로변경지원 전략을 설계하기에 앞서 주행 및 교통 시뮬레이션 연계 기반의 혼합교통류 성능평가 기법을 개발하였다. 주행 시뮬레이션은 차량 간 상호작용 기반 안전성 분석을 통한 자율차를 추종하는 비자율차의 주행특성 도출을 목적으로 사용되었다. 비자율차의 주행행태는 미시교통시뮬레이션인 VISSIM의 COM-Interface에 적용하였다. 혼합교통류 환경 이동성 성능 분석 결과, 자율차 MPR 0% 대비 MPR 10%에서 50%인 조건에서 통과교통량 및 평균속도가 감소하는 것으로 도출되었다. 혼합교통류 성능분석 결과는 자율차와 비자율차가 혼재된 교통상황에서 성능 증진을 위한 체계적인 교통관리전략 수립이 필요함을 확인하였다. 교통사고 예방 측면에서 개별차량의 안전성 증진을 위해서는 사고위험도 예측을 통한 선제적 경고정보 제공 전략 수립이 요구된다. 첫 번째 선제적 안전관리 전략인 차내 경고정보 제공 전략은 V2X 환경에서 수집되는 개별차량 주행정보를 이용하여 사고위험도를 예측하고, 이를 기반으로 효과적인 차내 경고정보 제공을 위한 최적 임계값을 도출하는 방안이다. 머신러닝 모델의 파라미터 최적화를 통해 3초 이후의 사고위험도를 8% 오차 범위 내에서 예측하였다. 사고위험도 예측 오차가 고려된 효과적인 차내 경고정보 제공을 위하여 경고정보 신뢰도 평가지표 기반의 최적 사고위험도 임계값은 0.69로 도출되었다. 두 번째 선제적 안전관리 전략은 자율협력주행 기반 차로변경지원 전략이다. 사고 및 위험 상황 발생 시 자율협력차량의 안전하고 원활한 차로변경을 지원하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 제안된 전략 도입 시 통과교통량과 평균속도는 각각 약 75%, 63% 증가하였다. 또한 정보제공 시 약 1,873m 전에 선제적으로 차로변경을 수행한 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 자율협력주행 시대 새로운 패러다임의 교통관리전략 수립을 위한 근거자료로써 활용될 것으로 기대된다.